Eine strukturierte Rehabilitation Protokoll zur Verbesserung der Multifunktions Prosthetic Steuerung: Eine Fallstudie
6. November 2015
Da sich die Entwicklung von Prothesen dem Ziel der natürlichen Kontrolle nähert, kann die Nutzung der angeborenen Fähigkeit von Amputierten, neue motorische Fähigkeiten zu erlernen, die Leistungsfähigkeit ermöglichen. Dieses Manuskript beschreibt ein strukturiertes Rehabilitationsprotokoll, das Imitations-, Wiederholungs- und Reinforcement-Learning-Strategien umfasst, um die multifunktionale prothetische Kontrolle zu verbessern.
Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, Amputierte der oberen Gliedmaßen im Umgang mit fortschrittlichen Prothesen zu schulen. Dies wird erreicht, indem die inhärenten Lernstrategien der Amputierten zur Steuerung der Rehabilitation verwendet werden. Der erste Schritt besteht darin, den Patienten Bewegungen eines Demonstrators nachahmen und wiederholen zu lassen.
Als nächstes setzt sich der Patient mit einem Computersystem auseinander, um das Lernen zu verstärken und Algorithmen für die prothetische Steuerung zu trainieren. Der letzte Schritt besteht darin, dass der Patient eine fortschrittliche Prothese selbstständig steuert. Letztendlich wird ein strukturiertes Rehabilitationstraining verwendet, um zu zeigen, dass die Verwendung von inhärenten Lernstrategien von Amputierten die fortgeschrittene prothetische Kontrolle verbessert.
Die Idee zu dieser Methode kam mir zum ersten Mal, als wir versuchten, einen Amputierten darin zu schulen, eine fortschrittliche Prothese zu kontrollieren. Leider waren die bestehenden Mustererkennungsmethoden nicht effektiv. Die visuelle Demonstration dieser Methode ist von entscheidender Bedeutung, da die Methode selbst vollständig visuell ist und es sowohl für Kliniker als auch für Ingenieure wichtig ist, sie beim Training von Patienten und nicht nur von Algorithmen zu berücksichtigen.
Beginnen Sie mit der Anpassung eines individuellen Schaftes und einer Prothese an den Teilnehmer. Kalibrieren Sie die Prothesenteile und verwenden Sie die gesammelten Kalibrierdaten für die prothetische Kontrolle. Geben Sie dem Teilnehmer keine formale Schulung, sondern weisen Sie ihn an, dass er acht Aktionen ausführen wird, darunter einen Ruhezustand mit der Prothese, der die Kontrolle eines visuellen Ziels auf einem Computerbildschirm ermöglicht.
Zeigen Sie ein statisches Bild der Bewegung auf dem Bildschirm an und bitten Sie den Teilnehmer, einem visuellen Hinweis zu folgen. Zeigen Sie dann den Teilnehmern die einzigartigen und spezifischen Polardiagramme, die ihren Elektromyographie- oder EMG-Mustern entsprechen. Ermutigen Sie den Teilnehmer, dem visuellen Hinweis zu folgen, indem Sie auf den Bildschirm zeigen.
Wiederholen Sie die Aufgabe dreimal mit unterschiedlichen Armpositionen. Entspannt nach vorne greifen und quer greifen. Um das Systemtraining zu verbessern, führen Sie alle acht Aktionen und drei Kraftstufen für jede Armposition aus, um insgesamt 72 einzelne Proben des Systemtrainings zu sammeln.
Sobald das Training abgeschlossen ist, verwenden Sie die Trainingsdatensätze aus dieser Sitzung, um die Prothese zu kalibrieren und anzupassen, damit der Teilnehmer die Steuerung in Echtzeit üben kann. Ermöglichen Sie dem Teilnehmer, die Prothese durch sequentielle proportionale Steuerung oder eine Bewegung nach der anderen zu steuern, wobei die Geschwindigkeit des Geräts proportional zum Grad der Muskelkontraktionen ist. Sobald jede der acht Aktionen wiederholbar und zuverlässig ausgeführt wurde, schalten Sie das Steuerungsschema auf proportionale und gleichzeitige Steuerung um, sodass mehr als eine Bewegung des Handgelenks gleichzeitig möglich ist.
Lassen Sie den Teilnehmer dann einfache Aufgaben üben, wie z. B. das Aufnehmen eines einfachen Gegenstandes und das Legen auf die Seite. Gönnen Sie sich zwei Stunden Ruhe. Bevor Sie die Ergebnisbewertung abschließen, bewerten Sie die Leistung des Teilnehmers mit dem Southampton-Handbewertungsverfahren oder dem SHA Outcome Measure.
Vergleichen Sie die SHAP-Werte mit einer Basismessung unter Verwendung der Standardprothese des Teilnehmers. Stellen Sie sicher, dass der Teilnehmer nach Abschluss der naiven Sitzung keinen Zugriff auf die angepasste Prothese und die Steuerungsalgorithmen hat. Drei Monate nach der Durchführung der naiven Sitzung strukturiert die strukturierte Trainingseinheit die Trainingseinheit in der folgenden Reihenfolge: Nachahmung, Wiederholung, Verstärkung und prothetische Kontrolle.
Weisen Sie den Teilnehmer zur Nachahmung an, die gewünschten acht Aktionen, die der Demonstrator ausgeführt hat, in Echtzeit direkt nachzuahmen. Setzen Sie dazu den Teilnehmer in einem 45-Grad-Winkel zum Demonstrator und geben Sie einen freien Blick auf die Demonstratorhand frei, die zur betroffenen Seite des Teilnehmers passt. Führen Sie jede Aktion drei Sekunden lang aus.
Zur Wiederholung. Bitten Sie den Teilnehmer, die Aktion, die 10 Mal für 30 Sekunden nachgeahmt wurde, zu wiederholen. Beobachten Sie ohne visuelle Hinweise die entsprechende EMG-Aktivität, wie sie durch die Polardiagramme jeder Bewegung dargestellt wird.
Präsentieren Sie dem Teilnehmer dann zur Verstärkung ein visuelles Feedback seiner acht Aktionen, genau so, wie es in der naiven Sitzung zu sehen war. Bitten Sie den Teilnehmer, die Aktionen auszuführen, während er die Echtzeit-Polardiagramme mit aufgezeichneten Bewegungsüberlagerungen betrachtet, um das Lernen zu verstärken. Stellen Sie sicher, dass das Verstärkungstraining genau das gleiche ist wie das Training, das während der naiven Sitzung gegeben wird.
Sobald das Training abgeschlossen ist, verwenden Sie die Trainingsdatensätze aus dieser Sitzung, um die Prothese zu kalibrieren und anzupassen, damit der Teilnehmer die Steuerung in Echtzeit üben kann. Ermöglichen Sie dem Teilnehmer, die Prothese durch sequentielle proportionale Steuerung oder eine Bewegung nach der anderen frei zu steuern, wobei die Geschwindigkeit des Geräts proportional zum Grad der Muskelkontraktionen ist. Sobald jede der acht Aktionen wiederholbar und zuverlässig ausgeführt wurde, schalten Sie das Steuerungsschema auf proportionale und gleichzeitige Steuerung um, die mehr als eine Bewegung des Handgelenks gleichzeitig zulässt, und lassen Sie den Teilnehmer einfache Aufgaben üben, wie z. B. das Aufnehmen eines einfachen Gegenstands und dessen Ablegen auf die Seite.
Gönnen Sie sich eine Ruhepause von 24 Stunden, bevor Sie die Ergebnisbewertung abschließen. Bewerten Sie abschließend die Leistung des Teilnehmers mit dem shap-Ergebnismaß. Vergleichen Sie die SHAP-Werte mit einer Basismessung unter Verwendung der Standardprothese des Teilnehmers.
Dieses Protokoll beschreibt eine strukturierte Rehabilitationsmethode, die Imitations-, Wiederholungs- und Reinforcement-Learning-Strategien für eine verbesserte multifunktionale prothetische Kontrolle umfasst. Hier werden die SHAP-Werte zwischen der naiven Trainingseinheit zu Beginn und der strukturierten Trainingseinheit verglichen. Die Ergebnisse des ShaP-Outcome-Tests zeigten, dass die größten Verbesserungen bei Aufgaben zu verzeichnen waren, bei denen Beuge- und Streckbewegungen des Handgelenks verwendet wurden, die dieses neue Steuerungsschema und die maßgeschneiderte Prothese gegenüber der Standardprothese des Teilnehmers boten.
Nach diesem Eingriff können Amputierte der oberen Gliedmaßen schnell lernen, gleichzeitige Bewegungen einer fortschrittlichen Prothese zu kontrollieren und gleichzeitig die Sicherheit der traditionellen proportionalen Kontrolle über alle Bewegungen hinweg beizubehalten.
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Übersicht
In diesem Artikel wird ein strukturiertes Rehabilitationsprotokoll vorgestellt, das darauf abzielt, Amputierten der oberen Extremität das effektive Nutzen fortschrittlicher prothetischer Gliedmaßen beizubringen. Durch die Nutzung der natürlichen Lernstrategien von Amputierten verbessert das Protokoll deren Fähigkeit, Prothesen über Imitation, Wiederholung und Verstärkungslernen zu steuern.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neurowissenschaften
- Rehabilitation
- Prothetik
Hintergrund
- Amputierte verfügen über angeborene Lernfähigkeiten, die in der Rehabilitation genutzt werden können.
- Fortschrittliche prothetische Gliedmaßen erfordern ausgeklügelte Steuerungsmechanismen.
- Strukturiertes Training kann die Beherrschung des Protheseneinsatzes verbessern.
- Imitations- und Verstärkungslernen sind zentrale Strategien beim Erwerb motorischer Fähigkeiten.
Zweck der Studie
- Entwicklung eines Rehabilitationsprotokolls für Amputierte der oberen Extremität.
- Verbesserung der Steuerung fortschrittlicher prosthetischer Gliedmaßen.
- Nutzung inhärenter Lernstrategien zur Verbesserung der Ergebnisse.
Verwendete Methoden
- Die Patienten ahmen Bewegungen nach, die von einem Instruktor vorgeführt werden, und wiederholen diese.
- Interaktion mit einem Computersystem zur Verstärkung des Lernens.
- Trainingsalgorithmen zur Steuerung von Prothesen durch interaktive Sitzungen.
- Unabhängige Steuerung der Prothese durch den Patienten.
Hauptergebnisse
- Ein strukturiertes Rehabilitations-Training verbessert die Kontrolle über Prothesen signifikant.
- Die Patienten zeigen eine verbesserte Kompetenz im Umgang mit fortschrittlichen Prothesen.
- Eigene Lernstrategien leiten den Rehabilitationsprozess wirksam.
- Imitations- und Verstärkungslernen sind entscheidend für den Erwerb von Fähigkeiten.
Schlussfolgerungen
- Die Nutzung inhärenter Lernstrategien führt zu besseren Ergebnissen in der prothetischen Steuerung.
- Strukturierte Rehabilitationsprotokolle können Amputierte effektiv trainieren.
- Zukünftige Forschung sollte weitere Verbesserungen der Rehabilitationsmethoden untersuchen.
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Diese Fallstudie zeigt, wie strukturierte Rehabilitationsprotokolle, die auf angeborenen menschlichen Lernstrategien basieren, die funktionellen Ergebnisse bei der fortgeschrittenen prothetischen Steuerung verbessern können. Für die biopharmazeutische Forschung und Entwicklung liefern solche Ansätze Hinweise für die Entwicklung begleitender Therapien, die die Benutzerfreundlichkeit von Geräten und die Therapietreue der Patienten in neurorehabilitativen Verfahren verbessern. Eine verbesserte multifunktionale Steuerung stützt die Vorhersagegenauigkeit in translationalen Modellen der motorischen Wiederherstellung und der funktionellen Selbstständigkeit.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Wissenschaftlicher Wert: Bestätigt Nachahmung, Wiederholung und Verstärkung als mechanistische Treiber des motorischen Lernens bei Amputierten.
- Operativer Wert: Bietet einen replizierbaren Rahmen zur Beurteilung von neuroplastischen Prozessen und motorischem Umlernen in präklinischen und klinischen Modellen.
Screening und Assay-Entwicklung
- Wissenschaftlicher Wert: Ermöglicht die standardisierte Beurteilung der Prothesenkontrollkompetenz anhand quantitativer Outcome-Maße wie dem Southampton Hand Assessment Procedure.
- Operationaler Wert: Unterstützt die Bereitschaft für Assays, indem klare Trainingsphasen und Leistungsbenchmarks für die Gerätebewertung definiert werden.
Translationale und präklinische Forschung
- Wissenschaftlicher Wert: Verbindet Entdeckung und präklinische Validierung, indem Trainingsprotokolle mit messbaren funktionellen Verbesserungen in Feinmotorik und Koordination verknüpft werden.
- Operationaler Wert: Unterstützt Entscheidungen über Fortführung oder Abbruch in der Geräteentwicklung, indem die entscheidende Rolle des Benutzertrainings für die reale Leistung von Prothesen hervorgehoben wird.
Pipeline- und Workflow-Integration
Das Protokoll sieht eine benutzerzentrierte Schulung als notwendigen Schritt zwischen der Geräteherstellung und der klinischen Anwendung vor, um sicherzustellen, dass technologische Fortschritte in der prothetischen Steuerung mit der Fähigkeit des Benutzers einhergehen.
- Entdeckungsbiologie: Untersucht, wie angeborene Lernmechanismen genutzt werden können, um die Erwerbung motorischer Fähigkeiten in Kontexten der Neurorehabilitation zu beschleunigen.
- Screening: Etabliert standardisierte Trainingsroutinen, die die Reproduzierbarkeit von Leistungsbeurteilungen von Geräten über verschiedene Anwender hinweg verbessern.
- Analytics: Stützt sich auf quantitative SHAP-Scores, um die Leistung vor und nach dem Training zu vergleichen, und ermöglicht so einen objektiven Vergleich von Steuerungsstrategien.
- Translationale Forschung: Zeigt den Zusammenhang zwischen strukturiertem Training und der Leistung bei realen Aufgaben auf und unterstützt damit Entscheidungen zur Weiterentwicklung rehabilitativer Technologien.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Stellt das Imitations-Wiederholungs-Verstärkungs-Modell als übertragbares Trainingsparadigma dar, das auf mehreren Plattformen assistierender Geräte anwendbar ist.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Verringerung mechanistischer Unschärfen beim motorischen Lernen durch die Isolierung des Beitrags von Beobachtungs- und feedbackbasiertem Training.
- Operationaler Wert: Standardisierung der Trainingsdurchführung an verschiedenen Standorten durch definierte Phasen und zeitliche Parameter.
- Strategischer Wert: Verbesserte Go/No-Go-Entscheidungen durch Identifizierung, ob Leistungsgrenzen auf dem Gerätedesign oder der Trainingsbereitschaft des Nutzers beruhen.
- Portfolio-Implikation: Risikoadjustierte Priorisierung von Geräten mit integrierten, nutzerseitig trainierbaren Steuerungskonzepten, wodurch späte Ausfälle aufgrund schlechter Benutzbarkeit reduziert werden.
Durchführungsaspekte
- Notwendige Fachkenntnisse in Neurorehabilitation, Prothetik und der Theorie des motorischen Lernens.
- Notwendigkeit von Bewegungserfassung, EMG-Überwachung und Echtzeit-Visuellem-Feedback-Systemen zur Unterstützung der Imitations- und Verstärkungsphasen.
- Interdisziplinäre Abstimmung zwischen Klinikern, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern, um sicherzustellen, dass Trainingsdaten die Kalibrierung der Steuerungsalgorithmen informieren.
- Erwägungen zur Anpassung an unterschiedliche Amputationshöhen, Prothesetypen und die motorische Grundfunktion des Nutzers.
- Praktische Einschränkungen umfassen die Abhängigkeit von der Nutzermotivation, den Zugang zu geschulten Therapeuten und die Variabilität der Qualität der Restmuskel-Signale.
